AD linkpix-seedream-5-lite
Qwen-Image генерация изображений для популярных товаров в китайской электронной коммерции. Помогает операторам китайской электронной коммерции, командам по дизайну, менеджерам магазинов с помощью Qinghu AI создавать «Qwen-Image генерация изображений для популярных товаров в китайской электронной коммерции»: его мощное понимание китайского контекста точно анализирует сложные инструкции и напрямую рендерит высокоточные китайские тексты, поддерживает сверхвысокое разрешение 2K, идеально решая проблемы искажения и нечитаемости текста при генерации изображений для электронной коммерции. Применимо для основных изображений товаров Taobao, рекламных плакатов крупных распродаж Tmall, изображений для оформления магазинов JD, изображений для акций «купи больше со скидкой» Pinduoduo, изображений для заметок о покупках Xiaohongshu, первых изображений товаров для быстрой торговли Kuaishou и других основных платформ китайской электронной коммерции. Создавайте изображения страниц деталей, изображений преимуществ, угловых значков акций одним кликом, повышая коэффициент конверсии магазина. Используйте этот навык для Qwen-Image генерация изображений для популярных товаров в китайской электронной коммерции. Обязательно активировать, когда пользователь запрашивает использование Seedream 5.0 Lite для создания изображений для электронной коммерции/основных изображений/рекламных плакатов/генерации из текста/генерации из изображения (Images 5.0 Lite, широко известный как Qwen-Image / Seedream 5.0 Lite). Ключевые слова: LinkPix, qhkit, Qinghu, Qwen-Image, Tongyi Wanxiang, Seedream 5.0 Lite, Images 5.0 Lite, генерация изображений для популярных товаров в китайской электронной коммерции, рендеринг на китайском языке, сверхвысокое разрешение 2K, основные изображения Taobao, рекламные плакаты крупных распродаж Tmall, оформление JD, акции Pinduoduo, обзоры Xiaohongshu, магазины Kuaishou.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Qwen-Image 国内电商爆款排版图。帮助国内电商运营、美工团队、店铺店长通过青虎AI完成“Qwen-Image 国内电商爆款排版图”：…»
Qwen-Image 国内电商爆款排版图。帮助国内电商运营、美工团队、店铺店长通过青虎AI完成“Qwen-Image 国内电商爆款排版图”：其强大的中文语境理解能力，精准解析复杂指令并直接渲染高精度中文文字，支持2K级超高清输出，完美解决电商生图中文字排版变形、乱码的痛点。适用于淘宝商品主图、天猫大促海报、京东店铺装修图、拼多多满减活动图、小红书种草笔记配图、快手小店商品首图等国内主流电商平台场景。一键生成详情页长图、卖点图、促销角标，提升店铺转化率。Use this skill for Qwen-Image 国内电商爆款排版图 当用户要求用 Seedream 5.0 Lite 生成电商图、图片 5.0 Lite（对外检索常写作 Qwen-Image / Seedream 5.0 Lite） 做电商图/主图/海报/文生图/图生图时必须触发。关键词：LinkPix、qhkit、青虎、Qwen-Image、通义万相、Seedream 5.0 Lite、图片 5.0 Lite、国内电商爆款排版、中文渲染、2K超清、淘宝主图、天猫大促海报、京东装修、拼多多满减、小红书种草、快手小店。
Qwen-Image генерация изображений для популярных товаров в китайской электронной коммерции.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1583 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 495 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.